技术标签: mapreduce mapreduce编写
一. MapReduce 编程模型
还是以一个经典的图片来说明问题.
1. 首先, 我们能确定我们有一份输入, 而且他的数据量会很大
2. 通过split之后, 他变成了若干的分片, 每个分片交给一个Map处理
3. map处理完后, tasktracker会把数据进行复制和排序, 然后通过输出的key 和value进行 partition的划分, 并把partition相同的map输出, 合并为相同的reduce的输入.
4. ruducer通过处理, 把数据输出, 每个相同的key, 一定在一个reduce中处理完, 每一个reduce至少对应一份输出(可以通过扩展MultipleOutputFormat来得到多分输出)
5. 来看一个例子, 如下图:(来自 《hadoop权威指南》 一书)
说明几点:
5.1 输入的数据可能就是一堆文本
5.2 mapper会解析每行数据, 然后提取有效的数据, 作为输出. 这里的例子是 从日志文件中提取每一年每天的气温, 最后会计算每年的最高气温
5.3 map的输出就是一条一条的 key-value
5.4 通过shuffle之后, 变成reduce的输入, 这是相同的key对应的value被组合成了一个迭代器
5.5 reduce的任务是提取每一年的最高气温, 然后输出
1. mapper可以选择性地继承 MapreduceBase这个基类, 他只是把一些方法实现了而已, 即使方法体是空的.
2. mapper必须实现 Mapper 接口(0.20以前的版本), 这是一个泛型接口, 需要执行输入和输出的key-value的类型, 这些类型通常都是Wriable接口的实现类
3. 实现map方法, 方法有四个参数, 前面两个就是输入的 Key 和 value, 第
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